Einsatz von Flugzeugscanner-Daten für die Standortoptimierung erneuerbaren Energien

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1 Einsatz von Flugzeugscanner-Daten für die Standortoptimierung erneuerbaren Energien Martina KLÄRLE und Dorothea LUDWIG Zusammenfassung Im folgenden Beitrag wird ein Forschungsvorhaben der Fachhochschule Osnabrück vorgestellt. Es befasst sich mit der Einsatzoptimierung erneuerbarer Energie durch computergestützte Analyse und Verknüpfung von Flugzeugscanner-Daten. Projektziel ist die Standortfindung für Solar- und Windkraftanlagen. Projektpartner sind das Wirtschaftsunternehmen TopScan, Rheine, und die Universität Osnabrück (FZG, Forschungszentrum für Geoinformatik und Fernerkundung an der Universität Osnabrück). Das Projekt ist in den Bereichen Fernerkundung und Geoinformatik angesiedelt. 1 Einleitung Ziel des Vorhabens ist die Standortsuche für Wind- und Solaranlagen auf der Basis von Flugzeugscannerdaten. Die Interpretation und Modellierung der kleingliedrigen Geländeund Gebäudeformen erfolgt durch mathematische Algorithmen und die Einbindung dreidimensionaler, computergestützter Analysemethoden. Durch die Verschneidung der so ermittelten 3D-Informationen mit Grundrissdaten werden diejenigen Flächen herausgefiltert, die sich für die effiziente Nutzung erneuerbarer Energien optimal eignen. Das Projekt bezieht sich auf zwei Teilprojekte (Abb. 1): Im Teilprojekt Solar wird dies möglich durch die Verschneidung ausgewählter Gebäudegrundrisse mit den aus den Laserscannerdaten ermittelten Dach- oder Geländeformen, -neigungen und -ausrichtungen sowie der Verschattungsvarianten. Im Teilprojekt Wind wird dies durch die räumliche Interpretation der Raumformen auf der Basis der Laserscannerdaten ermöglicht. Die Ableitung beschreibt Querschnittsverengungen, die in Bodennähe extrem hohe Windaufkommen aufweisen (Venturirohr). Daraus ergeben sich von den Windverhältnissen unabhängige, potenzielle Standorte für kleine Windkraftanlagen (unter 30 m). Das Ergebnis der Teilprojekte Wind und Solar ist die Darstellung konkreter und kleingliedriger Standortvorschläge für Energieanlagen im urbanen und Außenbereich.

2 Einsatz von Flutzeugscanner-Daten für die Standortoptimierung erneuerbaren Energien 343 Abb. 1: Standortfindung für Solar- und Windkraftanlagen mittels Flugzeugscanner- Daten 2 Projektziele, Ergebnisse der Voruntersuchung 2.1 Teilprojekt Wind Die entscheidende Vorraussetzung für den möglichst wirtschaftlichen Betrieb einer Windkraftanlage ist die Wahl eines geeigneten Standorts. Die in der Luftströmung enthaltene Energie wächst mit der dritten Potenz der Windgeschwindigkeit. Verdreifacht sich die Windgeschwindigkeit, so kann die 27fache Menge an Strom gewonnen werden. Um die oberen Luftschichten mit einer deutlich höheren Windgeschwindigkeit zu erreichen, werden derzeit immer größere Anlagen gebaut. Große Windkraftanlagen beinträchtigen das Landschaftsbild deutlich. Mit dem detaillierten Wissen über die Geländeformen durch die Laserscannerdaten wird es möglich, auch bodennahe Starkwinde aufzufinden, um dort auch Kleinanlagen wirtschaftlich einzusetzen. Die gewünschten Starkwinde entstehen an Gelände- oder Gebäudeverengungen (Venturi-Effekt). Als Venturi-Effekt bezeichnet man die antiproportionale Entwicklung der Fließ- und Strömungsgeschwindigkeit bei sich verengendem Querschnitt. Je stärker die Verengungen, desto höher die Geschwindigkeit. Auch der Freiraum kennt den Venturi-Effekt: Bei geeigneten Raumformen entwickeln sich bodennahe, kleinräumige Starkwinde, die in diesem Projekt durch Algorithmenentwicklung selektierbar werden. Die Ergebnisse versprechen vor allem im urbanen Umfeld, neben den klassischen Windradformen Alternativen zu suchen, um auch die Starkwinde zwischen Industriekomplexen und Großgebäuden zu nutzen Geobasisdaten im Teilprojekt Wind Bei der Standortsuche im Teilprojekt Wind werden folgende Geobasisdaten eingesetzt: Oberflächenmodellierung: Laserscannerdaten Topographie und Vegetationsart: ATKIS-Daten Parzellenschärfe: ALK (Automatisierte Liegenschaftskarte) Windverhältnisse: Windkarten (200-m-Netz) des deutschen Wetterdienstes

3 344 M. Klärle und D. Ludwig Einige Landesvermessungsämter haben aus den Laserscannerdaten bereits 1-m- oder 5-m- DGM-Gitternetze abgeleitet. Diese Rasterdaten ermöglichen gegenüber den Original- Laserscannerdaten ein schnelles und mathematisch einfacheres Modellieren des Venturi- Effektes im Außenbereich. Im bebauten Bereich ist zudem das Modellieren der Gebäudeformen notwendig. Auf dieser Basis ist eine Klassifizierung der Geländeform hinsichtlich der Eignung für kleine Windkraftanlagen möglich Wissenschaftliche Arbeitsziele Spezifizieren des mathematischen Algorithmus EDV- und/oder GIS-technische Abbildung des Algorithmus Sukzessive Abbildung des Algorithmus auf den Laserscan- und Winddaten Selektion der Raumverengungen mit Venturi-Effekt Verschneiden der potenziellen Standorte mit den Grundrissdaten Ausgeben der geeigneten Standorte Ergebnis Teilprojekt Wind Flächenscharfe Lokalisierung von Räumen, mit bodennahen Starkwinden für die wirtschaftliche Nutzung von Kleinstwindkraftanlagen durch Nutzung des Venturi-Effektes. 2.2 Teilprojekt Solar Das Solarenergiepotenzial ergibt sich aus der Summe der auftreffenden Sonnenstrahlen bezogen auf die Einzelflächen übers Jahr. Die Nutzung der Sonnenenergie eines jeden Geländes oder Daches ist abhängig von der Lage, Höhe, Exposition, Neigung und Größe Einsatzgebiete Teilprojekt Solar Für die Standortfindung für Photovoltaikanlagen sind zwei verschiedene Algorithmenketten zu entwickeln: 1. Außenbereich Für potenziell geeignete Flächen im Außenbereich zur Anlage von Solarparks genügt es, die Neigung, Ausrichtung und Verschattung des Geländes zu modellieren, das über das DGM leicht abzubilden ist. Zudem sind weiche Faktoren, wie Sichtbeziehungen zu visualisieren. 2. Im bebauten Bereich Das weitaus aufwändigere Rechenverfahren ist die Ermittlung der Dachneigungen, da Erker, Kamine und Kleinstrukturen der Dächer die Modellierung erschweren. Es stellt sich die Frage, ob die notwendigen Rauminformationen und die anschließende Verschneidung zu verwertbaren Ergebnissen führen. Deshalb wurde die Modellierung der Dachflächen aus den Laserscandaten vom Projektteam der Fachhochschule Osnabrück im Rahmen der Beantragung des Forschungsprojektes detailliert untersucht.

4 Einsatz von Flutzeugscanner-Daten für die Standortoptimierung erneuerbaren Energien Detailerkenntnisse Teilprojekt Solar Die Vorgehensweise, die im Forschungsprojekt automatisiert werden soll, wurde im Folgenden mit handelsüblichen Geographischen Informationssystemen (ArcGIS) für ein kleines Testgebiet überprüft. Die Testdaten wurden vom Landesvermessungsamt Baden- Württemberg zur Verfügung gestellt Wissenschaftliche Arbeitsziele/Vorgehen Die Gebäudegrundrissflächen aus der ALK dienen als Auswahlpolygon. Die Höhenpunkte der Laserscandaten im Lagebereich des Grundrisses werden direkt statistisch ausgewertet. Die Punktwolke wird nicht modelliert. Dachelemente wie kleinere Schornsteine und Antennenanlagen werden herausgerechnet. Ob sich die Dacheinzelfläche über den Grundriss hinaus ausdehnt, klärt eine Analyse der umliegenden Punktwolke. Über die genauen Höhen und Lagedaten der Laserscandaten ist es möglich, abhängig von der Tages- und Jahreszeit sowie der geographischen Breite des Untersuchungsgebietes die Verschattung eines jeden Ortes zu ermitteln: Abb. 2: Modellierung der Verschattung mit Laserscandaten Zur Ermittlung der jährlichen Strahlungsbilanz wird in definierten Zeitintervallen jede Dachteilfläche auf ihre direkte und diffuse Sonneneinstrahlung hin analysiert. Für die

5 346 M. Klärle und D. Ludwig Berechnung lassen sich Verfahren aus dem Bereich der 3D-Grafik verwenden. Die direkte Sonneneinstrahlung wird aus der Winkeldifferenz zwischen einfallendem Licht und dem Polygonnormal der Dachteilfläche errechnet. Zur Ermittlung der diffusen, schattigen Bereiche wird die Polygonfläche gerastert. Für jede Zelle wird geprüft, ob ein Strahl zur Sonne das DOM oder das DGM schneidet. Im Folgenden sind die Ergebnisse einer Untersuchung zum Teilprojekt Solar dargestellt. Diese wurden im Rahmen der Antragstellung des Projektes entwickelt und durch manuelle Arbeitsschritte realisiert. Im nächsten Schritt wurde die Ausrichtung der Dachflächen aus den Laserscandaten ermittelt. Die Rohdaten wurden einer Klassifizierung unterzogen und teilen die Dächer hinsichtlich Ihrer Ausrichtung in fünf Klassen ein. Im nächsten Schritt wurde die Neigung der Dachflächen aus den Laserscannerdaten ermittelt und entsprechend des Neigungsgrades in zehn Neigungsklassen aufgeteilt. Auf Dächern mit einer Neigung von ca. 30 können Solar- und Photovoltaikanlagen am effektivsten eingesetzt werden. Im nächsten, abschließenden Schritt wurden die Einzelergebnisse durch Verschneidung zu einer Ergebniskarte zusammengefasst: Abb. 3: Bewertungskarte, Potenziell geeignete Dächer für Photovoltaikanlagen

6 Einsatz von Flutzeugscanner-Daten für die Standortoptimierung erneuerbaren Energien Ergebnis Teilprojekt Solar Aus Laserscandaten und ALK-Daten wird ein Gelände und Dachflächenmodell generiert. Das Solarenergiepotenzial wird für jedes Gelände und Gebäude unter Berücksichtigung von Neigung, Größe, Ausrichtung und Verschattung berechnet - bundesweit! 3 Ausblick, Verwertung der Ergebnisse Das Forschungsvorhaben ermöglicht die Beurteilung ob, wie stark und in welcher Form, Gebäude, Anlagen und Freiflächen für Solar-, Photovoltaik- und kleine Windkraftanlagen geeignet sind. Für die erneuerbaren Energien werden große Summen an Subventionen aufgebracht. Die Forschungsergebnisse erlauben eine Beurteilung der potenziellen Standorte hinsichtlich der Wirtschaftlichkeit und somit einen effizienten und nachweislich sinnvollen Mitteleinsatz der Subventionen. Das Forschungsergebnis stellt ein Bewertungstool für genehmigende Behörden zur Zielorientierten Zuweisung von Fördergeldern. Die entwickelten mathematischen und rechnergestützten Algorithmen können auch für weiterführende automatisierte Geländeanalysen eingesetzt werden. Es wird ein Datenverknüpfungsmodell entwickelt, das ausschließlich mit bereits vorhandenen Datengrundlagen auskommt. Neubefliegungen sind nicht notwendig, der volkswirtschaftliche Nutzen ist entsprechend hoch. Für das gesamte Bundesgebiet werden verlässliche Berechnungen des vorhandenen Potenzials erneuerbarer Energien in Kleinstregionen durchgeführt. Aufbauend auf die 3D-Laserscannerdaten wird eine Sichtanalyse der potenziellen Standorte ermöglicht und eine quantitative Aussage über die Verträglichkeit jeder einzelnen Maßnahme mit dem Landschaftsbild getroffen. Literatur HANSEN, W. & T. VÖGTLE (1999): Extraktion der Geländeoberfläche aus flugzeuggetragenen Laserscanner-Aufnahmen. PFG 1999 (4): LICHUN SUI (2002): Ableitung topographischer Strukturlinien aus Laserscannerdaten mit Methoden der Bildverarbeitung. München Photogrammetrie Fernerkundung Geoinformation 6/2002, PFEIFER, N., STALER P. & C. BREESE (2001): Derivation of Digital Terrain Models in the SCOP++ Environment. Proceedings of OEEPE Workshop on Airborne Laserscanning and Interferometer SAR for Detailed Digital Terrain Models, Stockholm, Sweden. WEVER & LINDENBERGER (2002): Experiences of 10 years Laserscanning.